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Struttura del corso
Introduzione all'Edge AI nell'Automazione Industriale
- Panoramica sull'Edge AI e le sue applicazioni nell'industria
- Vantaggi e sfide dell'utilizzo di Edge AI in contesti industriali
- Studi di caso di applicazioni di successo di Edge AI nella manifattura
Configurazione dell'Ambiente Edge AI
- Installazione e configurazione degli strumenti Edge AI
- Configurazione di sensori industriali e sistemi di raccolta dati
- Introduzione a framework e librerie rilevanti per l'Edge AI
- Esercizi pratici per la configurazione dell'ambiente
Manutenzione Preventiva con Edge AI
- Introduzione alla manutenzione preventiva
- Sviluppo di modelli AI per il monitoraggio della salute degli attrezzati
- Implementazione del rilevamento e previsione in tempo reale delle guaste
- Esercizi pratici per la manutenzione preventiva
Controllo di Qualità Utilizzando Edge AI
- Panoramica del controllo qualità nella manifattura
- Tecniche AI per la rilevazione e classificazione dei difetti
- Implementazione di sistemi di controllo qualità basati sulla visione
- Esercizi pratici per le applicazioni del controllo qualità
Ottimizzazione dei Processi con Edge AI
- Introduzione all'ottimizzazione dei processi
- Utilizzo di AI per il monitoraggio e il controllo in tempo reale dei processi
- Implementazione di sistemi di decision-making guidati da AI
- Esercizi pratici per l'ottimizzazione dei processi
Distribuzione e Gestione delle Soluzioni Edge AI
- Distribuzione di modelli AI sui dispositivi edge industriali
- Monitoraggio e manutenzione dei sistemi Edge AI
- Debugging ed ottimizzazione dei modelli distribuiti
- Esercizi pratici per la distribuzione e gestione
Strumenti e Framework per l'Edge AI Industriale
- Panoramica degli strumenti e dei framework (es. TensorFlow Lite, OpenVINO)
- Utilizzo di TensorFlow Lite per le applicazioni industriali AI
- Esercizi pratici con gli strumenti di ottimizzazione
Applicazioni e Studi di Caso del Mondo Reale
- Rassegna dei progetti Edge AI industriali di successo
- Discussione di casi d'uso specifici per l'industria
- Progetto pratico per la costruzione e ottimizzazione di un'applicazione AI industriale del mondo reale
Riepilogo ed Evidenziazione dei Passaggi Successivi
Requisiti
- Comprende i concetti di intelligenza artificiale e machine learning
- Esperienza con sistemi di automazione industriale
- Doti di base di programmazione (si consiglia Python)
Pubblico
- Ingegneri industriali
- Professionisti del settore manifatturiero
- Sviluppatori AI
14 ore